Bollinger Bands In Matlab

Im essayant de traduire un indicateur de MQL4 (langage Metatrader) à Matlab. Le code des bandes de Bollinger est le suivant: la documentation de iBands () énumère les 8 entrées comme: Je comprends toutes ces exceptions sauf les bandes shift et shift. Question: Si i Bars est la plage entière des données, pourquoi le i1 ne crée-t-il pas une erreur hors de la plage Autant que je sache, il s'agit d'un code pour une période de 20, 2 écart-type Bollinger. Pour un intervalle de temps donné, les valeurs de bande de Bollinger associées sont-elles les valeurs calculées pour l'intervalle de temps précédent (d'où le 1 après la quatrième virgule) Qu'est-ce que le i1 fait alors Donné ce code, comment pourrais-je implémenter dans matlab Ma tentative en utilisant ce Déplacer l'écart-type et cette moyenne mobile: je ne pense pas que cela donne la même sortie que le code MQL4. Quelques conseils seraient certainement appréciés demandé Feb 4 14 at 20:06 Comment comprendre iBars1 et une erreur manquante hors de portée MQL4 fonctionne dans un espace inversé-TimeDOMAIN-indexing. Ainsi, l'iBar montre la profondeur de TimeSeriesDataSET historique, alors que la barre la plus récente (live) a un index de 0. Cela signifie que pour le calcul de tout indicateur technique, le codeur doit arranger le traitement de cette manière. Cela signifie également que pour toute nouvelle barre, la représentation interne de la couche de stockage de données doit en quelque sorte déplacer tous les DataCELLs d'un côté vers la gauche (vers l'arrière dans une direction TimeDOMAIN vers History) pour créer un espace pour une nouvelle barre Index de 0 (un moment Now dans un TimeDOMAIN). Tout en déplaçant physiquement toute la profondeur actuelle du DataSTORE serait une énorme quantité de ressources (à la fois temps, CPU), la couche de stockage de données fonctionne plus intelligemment, ajuste la tête d'indexation sur chaque nouvel événement bar et utilise une certaine forme d'élastique DataSTORE planification de la capacité re-size on-demand, afin de minimiser le mem-alloc (s) lors de la croissance continue de la DataSTORE. Cela signifie que le test d'une erreur hors de portée n'a pas de support dans l'espace de noms de code utilisateur du langage MQL4. Comment comprendre les bandes shift et shift. Appeler iBands () doit indiquer pour quelle Barre on demande à la fonction de calculer un résultat. Shift fournit une entrée pour cela. L'indice obéit aux règles ci-dessus. Une fois les calculs Bollinger Bands effectués, on peut souhaiter compenser les courbes par une certaine quantité de Bars - transposant le graphique dans TimeDOMAIN à droite - de sorte que les graphiques visualisés répondent à des attentes ou à du plaisir. Shiftshift fournit des entrées pour ce graphique ad-hoc shifting. Notez également que les différences observées entre les graphiques Google, YFinance, MATLAB et MQL4 doivent simplement apparaître et prendre en compte des détails supplémentaires (inconnus) que l'on ne peut guère décoder des lignes qui viennent d'être affichées à l'écran. Appliedprice: fournit une entrée pour sélectionner le type de prix approprié entrant dans le calcul de Bollinger. Mode: fournit une entrée pour recevoir une valeur PriceDOMAIN. Ainsi, une approche paresseuse est d'appeler les iBands () trois fois pour obtenir l'arbre-ligne-Bollinger, ou bien plusieurs fois pour un spectre de couleur Bollinger Band heat-maps. Avec ma petite connaissance des bandes de Bollinger, il semble que vous pourriez avoir un problème de mise en œuvre. Avez-vous essayé la sortie de la fonction Bollinger dans MATLAB Les bandes Bollinger peuvent avoir été implémentées différemment pour les cas de bordure où la taille de la fenêtre est inférieure à 20. Vous devrez peut-être contacter les auteurs MQL4 pour vérifier les formules utilisées. J'ai remarqué une différence quand j'ai implémenté en Python et l'indicateur vu dans Google Finance. Néanmoins, si vous avez implémenté correctement, les valeurs où la taille de la fenêtre est de 20, vous verrez les mêmes valeurs. Sauf si vous êtes très sûr du code FEX, vous devriez utiliser std et la moyenne pour la mise en œuvre. (Data, wsize, wts, nstd) calcule les bandes médiane, supérieure et inférieure qui composent les bandes de Bollinger à partir des données vectorielles. Mid est le vecteur qui représente la bande médiane, une moyenne mobile simple avec une taille de fenêtre par défaut de 20. uppr et lowr sont des vecteurs qui représentent les bandes supérieure et inférieure. Ces bandes sont 2 fois et -2 fois écarts-types mobiles de la bande médiane. Midfs, upprfts, lowrfts bollinger (tsobj, wsize, wts, nstd) calcule les bandes moyennes, supérieures et inférieures qui composent les bandes de Bollinger à partir d'un objet de série chronologique financière tsobj. Midfts est un objet série chronologique financière qui représente la bande médiane pour toutes les séries en tsobj. Les upprfts et les lowrfts sont des objets de la série chronologique financière qui représentent les bandes supérieure et inférieure de toutes les séries, qui sont 2 fois et 2 fois les écarts standard mobiles de la bande médiane. Calculez les bandes de Bollinger pour les cours de clôture de l'action Disney et tracez les résultats: Achelis, Steven B. Analyse technique de A à Z. Deuxième impression, McGraw-Hill, 1995, pp. 72-74. Bandes de Bollinger 8211 Stratégie de négociation de modèle de Momentum (Configuration) I. Stratégie de négociation Développeur: John Bollinger (Bollinger Bands). Concept: Stratégie commerciale basée sur les tendances Bollinger Bands. But de la recherche: Vérification du rendement du modèle triphasé (longshortneutral). Spécifications: Tableau 1. Résultats: Figure 1-2. Trade Setup: Long Commerce: Closei 1 gt UpperBandi 1. Commerce Court: Closei 1 lt LowerBandi 1. Index: i Current Bar. Entrée commerciale: Long métiers: Un achat à l'ouverture est placé après une configuration haussière. Métiers courtes: Une vente à l'ouverture est placée après une configuration baissière. Sortie commerciale: Tableau 1. Portefeuille: 42 marchés à terme de quatre grands secteurs de marché (matières premières, devises, taux d'intérêt et indices boursiers). Données: 36 ans depuis 1980. Plateforme de test: MATLAB. II. Test de sensibilité Tous les graphiques 3-D sont suivis par des graphiques de courbes en 2-D pour le facteur de profit, le ratio de Sharpe, l'indice de performance de l'ulcère, le TCAC, le tirage maximal, le pourcentage des métiers rentables et le cours moyen. Win Moy. Ratio de perte. La dernière image montre la sensibilité de la courbe d'équité. Variables testées: Amplitude de la longueur MAL StDev (Définitions: Tableau 1): Graphique 1 Performance du portefeuille (entrées: Tableau 1 Compensation amp Slippage: 0).